Purpose As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Design/methodology/approach As the amount of data became enormous, it became a time when more efforts were needed to find the necessary information. Curation is a new term similarly to the museum curator, which is a service that helps people to collect, share, and value the contents of the Internet. In SNS, hash tag is used for emotional vocabulary to be transmitted between users by using (#) tag. Findings This study base on seven emotional sets such as 'Happy', 'Angry', 'Sad', 'Bad', 'Fearful', 'Surprised', 'Disgusted' to construct 327 emotional seeds and utilize the autofill function of web browser to collect 1.5 million emotional words from emotional seeds. The emotional dictionary of this study is considered to be meaningful as a tool to make emotional judgment from unstructured data.
본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.
Recently, there are many researches have been studying for analyzing user interests and emotions based on users profiles and diverse information from Social Network Services (SNSs) due to their popularities. However, most of traditional researches are focusing on their researches based on single resource such as text, image, hash tag, and more, in order to obtain what user emotions are. Hence, this paper propose a method for obtaining user emotional information by analyzing texts and images both from Instagram which is one of the well-known image based SNSs. In order to extract emotional information from given images, we firstly apply GRAB-CUT algorithm to retrieve objects from given images. These retrieved objects will be regenerated by their representative colors, and compared with emotional vocabulary table for extracting which vocabularies are the most appropriate for the given images. Afterward, we will extract emotional vocabularies from text information in the comments for the given images, based on frequencies of adjective words. Finally, we will measure WUP similarities between adjective words and emotional words which extracted from the previous step. We believe that it is possible to obtain more precise user emotional information if we analyzed images and texts both time.
In this paper, we present a wireless RFID glove in emotional learning method. The proposed wireless RFID glove consists of three parts: RF wireless module, RFID reader, and RFID tags. Objects tagged with a small passive RFID tag, can be sensed at short ranges by using wireless RFID glove. We describe the wireless RFID glove prototype, and present some interactive learning programs and games. The proposed system can be utilized to analyze user activities and train the brain of old person.
본 연구는 페이스 북 브랜드 팬 페이지 사용자들이 추구한 편익을 기능적, 정서적, 상징적 편익의 세 차원으로 분류하여 이들 편익이 브랜드 애착과 브랜드 몰입에 어떠한 영향을 미치는지를 구조적으로 살펴보고자 하였다. 연구 결과, 기능적 편익에 비해 감성적 편익이 브랜드 애착을 형성하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 상징적 편익과 기능적 편익 간의 비교에서는 상징적 편익이 브랜드 애착 형성에 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 그러나 감성적 편익과 상징적 편익은 차이가 없이 브랜드 애착에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 브랜드 애착은 브랜드 몰입에 영향을 주는 선행 변수라는 점이 확인되었다.
감성은 콘텐츠 구매과정에서 결정적인 요소로 작용하며, 영화 콘텐츠의 탐색/소비 과정에서도 콘텐츠 소비의 새로운 기준이다. 그러므로 본 연구에서는 콘텐츠의 내용과 감성을 반영하기 위한 감성분류체계를 제안하였다. 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자의 취향과 감성에 기반하여 콘텐츠를 분류/추천하여 개인화된 편성을 제공하는 것을 "감성 큐레이션"이라 정의하고, 이를 위한 감성기반 큐레이션 방법론을 기술하고 실험을 통해 추천 효과를 입증하였다. 큐레이션은 기존의 개인화 추천과 달리 고객 취향뿐만이 아닌, 신선함, 다양성을 제공할 수 있어야 하며, 상용 큐레이션 서비스에서는 실제 시청으로 연결되는 비율이 중요하다. 본 연구에서는 큐레이션 성능 평가를 위해 성향인지도, 신선도, 다양성에 기반한 만족도 설문조사 방법과 함께, 콘텐츠의 전체 시청률 대비 큐레이션을 통해 추천되어 증가된 시청률의 확대 비율인 Lift score 라는 새로운 평가 방법을 제안하여 그 효용성을 증명하였다.
The present research examined the interesting but less attended effects of pride- and surprise-tagged money on consumers' spending decisions. Focusing on the unexpected money received in their daily life, we explored recipient's judgments and responses toward pride-tagged money versus surprise-tagged, and identified differences in types of recipient's consumption and spending behaviors between the pride- tagged money and the surprise-tagged money. Consumers tend to use the money associated with pride (vs. surprise) to reward their invested effort; as a result, they were more likely to buy a personal gift. Moreover, in the context of self-gift, consumers with pride-tagged money have showed a bigger positive difference between the intent to buy individual self-expressive products and the intent to buy social self-expressive products than those with surprise-tagged money. And the receipt of pride-tagged money activates motivation to express one's individual self. Consumers who have received a sum of extra money tend to add the money into the current spendable income account and broaden the array of product category. And consumers with high arousal level of surprise triggered by receiving a sum of unpredictable money because of good luck show a smaller difference between the intent to buy individual self-expressive product and the intent to buy social self-expressive product than those with low level arousal in pride. Therefore, marketers should advertise their products in the respects of individual self-expression when their customers have pride-tagged money, and should advertise their products in the respects of social self-identity when they have surprise-tagged money by winning a large sum of unpredicted money like lottery winning.
모바일 환경에서 의사소통은 SMS 문자로 이루어진다. SMS 문자에서 사용되는 어휘들은 일반적인 한국어 문어체 문장에서 사용되는 어휘들과 다른 부류의 어휘들이 사용될 것으로 예상할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 문어체의 경우 문장의 시작이나 끝맺음이 올바르고 문장의 구성요소가 잘 갖추어졌지만, SMS 문자 말뭉치의 경우 구성요소를 생략 및 간략한 표현으로 대체하는 경우가 많다. 이러한 어휘 사용 특성을 분석하기 위하여, 기존에 구축된 구어체 말뭉치와 문어체 말뭉치를 사용한다. 실험에서는 구어체 말뭉치인 SMS 문자 말뭉치와 네이버 영화평 말뭉치, 그리고 문어체 말뭉치인 한국어 문어체 원시 말뭉치의 어휘사용 특성을 비교-분석한다. 말뭉치별 어휘 비교 및 분석을 위하여 품사 태그 형용사(VA)를 기준으로 하였고, 공연강도를 측정하기 위해 변별적 공연어휘소 분석 방법론을 사용하였다. 그 결과 '좋-', '죄송하-', '즐겁-' 등 감정표현 형용사들이 SMS 문자 말뭉치에서 선호되는 반면, 네이버 영화평 말뭉치에서는 평가 표현과 관련된 형용사들이 선호되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 과정에서 추출된 공연강도가 높은 형용사를 기준으로 감정어휘 사전을 자동 구축하기 위하여 단어 임베딩 기법을 사용하였으며, 총 343,603개의 감성어휘를 자동 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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